Phát hiện trojan mới đánh cắp dữ liệu trên App Store và Google Play

Đây là trường hợp đầu tiên được ghi nhận về malware (phần mềm độc hại) dựa trên nhận dạng quang học xuất hiện trên App Store.

SparkCat sử dụng công nghệ học máy (machine learning) để quét thư viện ảnh và đánh cắp ảnh chụp màn hình chứa các cụm từ khôi phục ví tiền điện tử. SparkCat cũng có thể tìm và trích xuất dữ liệu nhạy cảm khác trong hình ảnh, chẳng hạn như mật khẩu.

Kaspersky đã báo cáo các ứng dụng độc hại kể trên cho Google và Apple.

Cách thức lây lan của malware mới

Malware không chỉ ẩn mình trong các ứng dụng hợp pháp bị nhiễm sẵn mã độc, mà còn trong các ứng dụng mồi nhử (lures) như ứng dụng nhắn tin, trợ lý AI, giao đồ ăn, ứng dụng liên quan đến tiền điện tử,.... Một số ứng dụng có thể được tải về từ các nền tảng chính thức trên Google Play và App Store.

Dữ liệu đo từ xa của Kaspersky cũng cho thấy các phiên bản ứng dụng bị nhiễm malware còn được phân phối thông qua các nguồn không chính thức khác. Trên Google Play, các ứng dụng này đã được tải xuống hơn 242.000 lần.

Ai là mục tiêu bị malware này tấn công?

Malware chủ yếu nhắm vào người dùng ở UAE và các quốc gia ở châu Âu và châu Á. Đây là kết luận của các chuyên gia dựa trên những thông tin về khu vực hoạt động của các ứng dụng bị nhiễm mã độc và phân tích kỹ thuật về malware.

Theo đó, SparkCat quét thư viện ảnh để tìm các từ khóa bằng nhiều ngôn ngữ, bao gồm tiếng Trung, Nhật, Hàn, Anh, Séc, Pháp, Ý, Ba Lan và Bồ Đào Nha. Tuy nhiên, các chuyên gia tin rằng nạn nhân cũng có thể đến từ các quốc gia khác.

Cách thức hoạt động của SparkCat

Theo kịch bản, sau khi được cài đặt trên thiết bị, phần mềm độc hại này sẽ yêu cầu quyền truy cập vào thư viện ảnh người dùng để xem hết toàn bộ hình ảnh. Sau đó, malware này sẽ sẽ sử dụng một mô-đun nhận dạng ký tự quang học (OCR) để phân tích văn bản, ký tự trong hình ảnh. Nếu trình đánh cắp phát hiện các từ khóa liên quan, SparkCat sẽ gửi hình ảnh đến kẻ tấn công.

Mục tiêu chính của hacker là tìm các cụm từ khôi phục cho ví tiền điện tử. Với thông tin này, kẻ xấu có thể chiếm đoạt toàn quyền kiểm soát ví điện tử của nạn nhân và đánh cắp tiền. Ngoài việc đánh cắp các cụm từ khôi phục, malware này còn có khả năng trích xuất các thông tin cá nhân khác từ ảnh chụp màn hình, chẳng hạn như tin nhắn và mật khẩu.

Ông Sergey Puzan, Chuyên gia phân tích phần mềm độc hại tại Kaspersky cho biết: "Đây là lần đầu tiên chúng tôi phát hiện một Trojan sử dụng công nghệ nhận dạng ký tự quang học (OCR) xâm nhập vào hệ thống App Store".

Hiện tại, ông cho biết vẫn chưa rõ cách thức các ứng dụng nhiễm mã độc vượt qua các vòng kiểm tra của App Store và Google Play để đến tay người dùng cuối, hoặc liệu có phương thức khác để chứng minh đây là những ứng dụng đáng tin cậy. Một số ứng dụng, như ứng dụng giao đồ ăn, trông giống như một ứng dụng hợp pháp với những thiết kế mô phỏng giao diện và chức năng của ứng dụng phổ biến, trong khi những ứng dụng mồi nhử lại có những yếu tố rõ rệt, chứng minh chúng được thiết kế với mục đích lừa đảo.

Dmitry Kalinin, chuyên gia phân tích phần mềm độc hại
tại Kaspersky cho biết: “SparkCat có một số đặc điểm đáng chú ý, khiến khả năng lây lan trở nên nguy hiểm hơn bao giờ hết. Trước hết, mã độc SparkCat ẩn dấu trong các ứng dụng chính thức từ các cửa hàng ứng dụng và hoạt động mà không để lại dấu hiệu nghi ngờ rõ ràng. Sự ẩn mình của Trojan này khiến cả người kiểm duyệt ứng dụng và người dùng di động khó phát hiện".

Ngoài ra, theo vị chuyên gia này, các quyền mà trojan yêu cầu khá hợp lý, khiến người dùng dễ dàng bỏ qua, đơn cử như quyền truy cập vào thư viện ảnh. Bởi ai nấy cũng cho rằng ứng dụng cần được cấp quyền này để vận hành trở nên thuận lợi hơn, ví dụ như khi liên hệ với bộ phận hỗ trợ khách hàng.

Khi phân tích các phiên bản trên Android của malware, các chuyên gia của Kaspersky đã tìm thấy các bình luận trong malware được viết bằng tiếng Trung.

Thêm vào đó, phiên bản iOS chứa tên thư mục gốc của nhà phát triển, "qiongwu" và "quiwengjing", cho thấy những kẻ xấu đứng sau chiến dịch tấn công này thông thạo tiếng Trung. Tuy nhiên, hiện không có đủ bằng chứng để quy kết chiến dịch do nhóm tội phạm mạng nào khởi xướng.

Các cuộc tấn công an ninh mạng sử dụng công nghệ học máy (ML-powered attacks)

Tội phạm mạng ngày càng chú trọng đến việc tích hợp mạng nơ-ron nhân tạo (neural networks) vào các công cụ gây hại. Đối với trường hợp của SparkCat, module trên hệ điều hành Android giải mã và thực hiện một plugin nhận dạng ký tự quang học (OCR) bằng cách sử dụng thư viện Google ML Kit để nhận diện văn bản trong các hình ảnh được lưu trữ. Phương pháp tương tự cũng được áp dụng trong module độc hại trên iOS./.